CAP理论浅析

一、什么是CAP理论

       CAP理论观点是，在分布式计算机系统中不可能同时提供一下全部三个保证：

•  一致性（Consistency）：所有节点同一时间看到的是相同的数据。
• 可用性（Availability）：不管是否成功，确保每一个请求都能接收到响应。
• 分区容错性（Partition tolerance）：系统任意分区后，在网络故障时，仍能操作。
• 

二、为什么只能三选二？

下面举例说明为什么只能三选二。

上图表示在一个网络中，存在N1和N2两个节点，他们都共享数据块V，其中有一个值是V0。运行在N1上的A程序可以认为是安全的、无Bug的、可预测的和可靠的。运行在N2 上的是B程序。在这个例子中，A将写入V的新值，而B从V中读取值。

系统预期执行下面的操作：

（1）、如上图，首先写一个V的新值V1，

（2）、然后消息（M）从N1更新V的副本到N2

（3）、现在，从B读取返回的V1。

如果网络是分区的，当N1到N2的消息不能传递时，就会发生下面的情况，虽然N2能访问到V的值（可用性），但是其实与N1 的V的值已经不一致了（一致性）：

 

三、CAP常见模型

既然CAP理论已经证明了一致性、可用性、分区容错性三者不可能同时达成。那么在实际应用中，可以在其中的某一些方面来放松条件，从而达成妥协。下面介绍常见的三种模型。

1.牺牲分区（CA模型）：

           牺牲分区容错性意味着把所有的机器搬到一台机器内部，或者放到一个“要死大家一起死”的机架上，这明显违背了我们的可伸缩性。

     CA模型常见应用实例：

• 单站点数据库
• 集群数据库
• LDAP
• XFS文件系统

实现方式：

• 两阶段提交
• 缓存验证协议

2.牺牲可用性（CP模型）：

牺牲可用性意味着一旦系统中出现分区这样 的错误，系统就直接停止服务。

CP模型常见例子：

• 分布式数据库
• 分布式锁定
• 绝大部分协议

实现方式：

• 悲观锁
• 少数分区不可用

3.牺牲一致性（AP模型）：

AP模型常见应用：

• Coda
• Web缓存
• DNS

实现方式：

• 到期/租赁
• 解决冲突
• 乐观

四、BASE理论

BASE：Basically Available、Soft State、Eventual consistenty。是基于CAP理论发展而来的。

核心思想：即便不能达到强一致性（Strong consistency），但可以根据应用特点采用适当的方式来达到最终一致性（Eventual consistency）的效果。Base是对CAP中的C和A的延伸

• Basically Available：基本可用
• Soft State：弱状态，即状态可以有一段时间不同步
• Eventual consistenty：最终一致性。